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一种大数据环境下的在线社交媒体位置推断方法
- 作 者:
-
王凯;
余伟;
杨莎;
吴敏;
胡亚慧;
李石君;
- 作者机构:
-
空军预警学院;
武汉大学计算机学院;
汉口学院计算机科学与技术学院;
中船重工第七二二研究所;
- 关键词:
-
位置推断;
数据稀疏性;
用户生成内容;
社交图谱;
在线社交媒体;
- 期刊名称:
- 软件学报
- 基金项目:
-
面向过时信息自动发现的Web时态一致性研究
面向大数据可用性的Web跨源实体数据不一致自动发现研究
- i s s n:
- 1000-9825
- 年卷期:
-
2015 年
26 卷
11 期
- 页 码:
- 2951-2963
- 摘 要:
-
随着在线社交媒体的快速发展和可定位设备的大量普及,地理位置作为社交媒体大数据中一种质量极高的信息资源,开始在疾病控制、人口流动性分析和广告精准投放等方面得到广泛应用.但是,由于大量用户没有指定或者不能准确指定位置,社交媒体上的地理位置数据十分稀疏.针对此数据稀疏性问题,提出一种基于用户生成内容的位置推断方法 UGC-LI(user generate content driven location inference method),实现对社交媒体用户和生成文本位置的推断,为基于位置的个性化信息服务提供数据支撑.通过抽取用户生成文本中的本地词语,构建一个基于词汇地理分布差异和用户社交图谱的概率模型,在多层次的地理范围内推断用户位置.同时,提出一个基于位置的参数化语言模型,计算用户生成文本发出的城市.在真实数据集上进行的评估实验表明:UGC-LI方法能够在15km偏移距离准确定位64.2%的用户,对用户所在城市的推断准确率达到81.3%;同时,可正确定位32.7%的用户生成文本发出的城市,与现有方法相比有明显的提高.
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